Évaluation in vitro de la toxicité des pesticides sur les micro-organismes oxydant l'ammoniac
Bibliographic record
Abstract
L'utilisation de pesticides est essentielle pour augmenter les rendements agricoles, mais ces produits chimiques peuvent manquer leurs cibles, s'accumuler dans le sol et nuire aux micro-organismes qui sont importants pour la santé de l'écosystème. Les évaluations traditionnelles des risques liés aux pesticides n'ont pas entièrement pris en compte la toxicité des pesticides pour les micro-organismes. Pour remédier à cette situation, un système à plusieurs niveaux a été proposé pour évaluer les effets des pesticides sur un groupe microbien clé, les micro-organismes oxydant l'ammoniac (AOM). Le système comprend des tests de toxicité in vitro (niveau I) aux microcosmes de sol puis aux études en pots (niveau II), et enfin aux évaluations à l'échelle du terrain (niveau III). Les principaux objectifs de cette thèse étaient de i) développer et valider un essai biologique in vitro utilisant l'AOM et des bactéries oxydantes des nitrites (NOB) fonctionnellement apparentées comme essai standard de niveau I, lié aux tests monospécifiques couramment utilisés en écotoxicologie aquatique, ii) comparer la toxicité des pesticides sur l'AOM avec un kit d'évaluation de la toxicité disponible dans le commerce, et iii) caractériser la physiologie de la souche de NOB Ca. Nitrobacter laanbroekii NHB1, l'une des souches les plus sensibles aux pesticides identifiés dans cette thèse. La toxicité de pesticides représentatifs (insecticides, fongicides et herbicides) a été évaluée sur plusieurs AOM, y compris des bactéries oxydant l'ammoniac (AOB), des archées oxydant l'ammoniac (AOA) et des NOB. Les seuils de toxicité (EC50) ont été déterminés pour chaque combinaison souche-pesticide, Nitrosotalea sinensis Nd2 (AOA), Nitrosospira briensis (AOB) et Ca. Nitrobacter laanbroekii NHB1 (NOB) ont été identifiées comme les souches les plus sensibles et les bioindicateurs appropriés pour l'essai biologique proposé sur une seule espèce. Les fongicides et les insecticides étaient généralement plus toxiques pour AOM que pour NOB, tandis que les herbicides présentaient une toxicité variable pour tous les groupes de nitrifiants. Sur la base de ces résultats, la toxicité d'autres pesticides de différentes catégories sur les trois souches les plus sensibles a été évaluée. En utilisant l'essai in vitro proposé pour une seule espèce, les valeurs EC50 ont confirmé que ces souches étaient des bioindicateurs efficaces pour les essais de toxicité de niveau I. Les fongicides étaient les plus toxiques pour les AOM que pour les NOB. Les fongicides ont été les plus toxiques pour N. sinensis, provoquant une inhibition significative à des niveaux de concentration agronomiques. Les sensibilités différentes de ces souches à diverses classes de pesticides soulignent la nécessité d'une approche globale qui saisisse un large spectre de réponses microbiennes. L'évaluation de la toxicité des pesticides à l'aide du kit MARA (Microbial Assay for Risk Assessment), qui utilise 11 souches microbiennes hétérotrophes pour détecter la toxicité des pesticides, a montré une sensibilité relativement faible, les pesticides n'affectant ces souches qu'à des concentrations élevées, contrairement à l'AOM qui a montré une sensibilité beaucoup plus élevée aux pesticides. La physiologie de Ca. Nitrobacter laanbroekii NHB1, l'un des bioindicateurs identifiés, a montré une tolérance à l'acide avec une croissance optimale à un pH de 6,0 et une croissance détectable jusqu'à un pH de 3,5. En co-culture, cette souche a favorisé la croissance d'AOA acidophiles, telles que Nitrosotalea devaniterrae Nd1 et N. sinensis, en éliminant les nitrites inhibiteurs. Ce mécanisme de mutualisme trophique souligne l'importance des concentrations de substrat dans les interactions microbiennes dans les sols acides.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".